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pydantic 与 AWS Lambda 函数集成良好。在本指南中，我们将讨论如何为 AWS Lambda 函数设置 pydantic 。

为 AWS Lambda 函数安装 Python 库

有许多方法可以在 AWS Lambda 函数中利用 Python 库。正如 AWS Lambda 文档中所概述的，最常见的方法包括：

  • 使用 .zip 文件存档来打包您的代码和依赖项

  • 使用 AWS Lambda 层在多个函数之间共享库

  • 使用容器映像打包您的代码和依赖项

所有这些方法都可以与 pydantic 一起使用。最适合您的方法将取决于您的具体要求和限制。在这里，我们将更深入地介绍前两种情况，因为使用容器映像进行依赖项管理更直接。如果您正在使用容器映像，您可能会发现此注释对安装 pydantic 有帮助。

！！提示如果您在多个函数中使用 pydantic ，您可能需要考虑 AWS Lambda 层，它支持在多个函数之间无缝共享库。

无论您选择哪种依赖项管理方法，遵循这些准则都有助于确保依赖项管理过程的顺利进行。

为 AWS Lambda 函数安装 pydantic

当你使用代码和依赖项构建 .zip 文件存档或为 Lambda 层组织 .zip 文件时，你可能会使用本地虚拟环境来安装和管理依赖项。如果你使用的是 pip ，这可能会有点棘手，因为 pip 会安装为你本地平台编译的轮子，而这些轮子可能与 Lambda 环境不兼容。

因此，我们建议您使用类似于以下的命令：

pip install \
    --platform manylinux2014_x86_64 \  # (1)!
    --target=<your_package_dir> \  # (2)!
    --implementation cp \  # (3)!
    --python-version 3.10 \  # (4)!
    --only-binary=:all: \  # (5)!
    --upgrade pydantic  # (6)!

  1. 使用与您的 Lambda 运行时相对应的平台。

  2. 指定要安装软件包的目录（通常为 python 用于 Lambda 层）。

  3. 使用 CPython 实现。

  4. Python 版本必须与 Lambda 运行时兼容。

  5. 此标志确保安装了预构建的二进制轮子。

  6. 将安装最新版本的 pydantic 。

故障排除

no module named 'pydantic_core._pydantic_core'

这

no module named `pydantic_core._pydantic_core`

错误是一个常见问题，表示您安装 pydantic 不正确。要调试此问题，您可以尝试以下步骤（在失败的导入之前）：

  1. 检查已安装的 pydantic-core 软件包的内容。已编译的库及其类型存根是否都存在？

    from importlib.metadata import files print([file for file in files('pydantic-core') if file.name.startswith('_pydantic_core')]) """ [PackagePath('pydantic_core/_pydantic_core.pyi'), PackagePath('pydantic_core/_pydantic_core.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so')] """

你应该会看到两个类似于上面打印出来的文件。编译库文件将是一个.so 或.pyd 文件，其名称根据操作系统和 Python 版本而有所不同。

  1. 检查您的 lambda 的 Python 版本是否与上面找到的已编译库版本兼容。

    import sysconfig print(sysconfig.get_config_var("EXT_SUFFIX"))

    > '.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so'

你应该期望在这里看到与编译库相同的后缀，例如在这里我们看到这个后缀 .cpython-312-x86_64-linux-gnu.so 确实与 _pydantic_core.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so 匹配。

如果这两个检查不匹配，您的构建步骤没有为 lambda 的目标平台安装正确的本机代码。您应该调整构建步骤来更改安装的库的版本。

最有可能的错误：

  • 你的操作系统或 CPU 架构不匹配（例如 darwin 与 x86_64-linux-gnu）。在安装 lambda 依赖项时，请尝试将正确的 --platform 参数传递给 pip install ，或者在正确的平台上的 linux docker 容器内进行构建。目前可能的平台包括 --platform manylinux2014_x86_64 或 --platform manylinux2014_aarch64 ，但这些可能会随着未来的 Pydantic 主要版本而改变。

  • 你的 Python 版本不匹配（例如 `cpython-310` 与 `cpython-312` 不匹配）。尝试将正确的 `--python-version` 参数传递给 `pip install` ，或者更改构建中使用的 Python 版本。

没有找到 email-validator 的软件包元数据

Pydantic 使用 version 从 importlib.metadata 检查安装了哪个版本的 email-validator 。这种软件包版本控制机制与 AWS Lambda 有些不兼容，尽管它是 Python 中软件包版本控制的行业标准。有几种方法可以解决这个问题：

如果您使用无服务器框架部署 lambda，则可能没有将适用于 email-validator 包的适当元数据包含在部署包中。像 serverless-python-requirements 这样的工具会删除元数据以减小包的大小。您可以通过在 serverless.yml 文件中将 slim 设置设置为 false 来解决此问题：

pythonRequirements:
    dockerizePip: non-linux
    slim: false
    fileName: requirements.txt

你可以了解更多关于此修复以及其他可能与此相关的 slim 设置的信息。

如果您正在使用 .zip 存档来存储您的代码和/或依赖项，请确保您的软件包包含所需的版本元数据。为此，请确保您的 .zip 存档中包含 email-validator 软件包的 dist-info 目录。

这个问题也已经在其他流行的 Python 库中被报道过，比如 jsonschema ，因此你也可以在那里了解更多关于这个问题以及可能的修复方法。

额外资源

更多调试技巧

如果你在为你的 AWS Lambda 安装 pydantic 时仍有困难，你可以参考这个问题，它涵盖了其他开发人员遇到的各种问题和解决方案。

验证 event 和 context 数据

查看我们的博客文章，了解更多关于如何在 AWS Lambda 函数中使用 pydantic 来验证 event 和 context 数据的信息。

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